Unitree
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HangZhou YuShu TECHNOLOGY CO., LTD
https://www.unitree.com/
sales_zty@unitree.com
Building 1, No.88 DongLiu Road 88
Room 306, Hangzhou
China
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Leichtfüßige Erkundung von Baustellengeländen zur visuellen Überprüfung, dokumentiert Fortschritte auch in engen oder unebenen Bereichen vollautomatisch.
Intelligente Überwachung von Bildungseinrichtungen und Firmengeländen, sorgt für Sicherheit durch autonome Rundgänge und moderne Sensorik.
Präzise Überprüfung von Maschinen und Anlagenwegen, erkennt Hindernisse in Echtzeit und unterstützt die Instandhaltung in dynamischen Umgebungen.
Effiziente Kontrolle von Lagerbeständen und Regalreihen, navigiert sicher durch schmale Gänge und unterstützt das Facility Management bei Routineaufgaben.
Die ideale Plattform für Entwicklung und Lehre, bietet umfangreiche Schnittstellen für die Programmierung und Erprobung neuer KI-Algorithmen.
Kompakter Schutz für Betriebsgelände bei Tag und Nacht, bietet zuverlässige Objektverfolgung und Echtzeit-Streaming für Ihr Sicherheitsteam.
Der Unitree Go2 EDU Standard ist die ideale Wahl für Bildungseinrichtungen und Studenten, die sich mit mobiler Robotik und künstlicher Intelligenz beschäftigen. Mit einer soliden KI-Rechenleistung von 40 TOPS ermöglicht dieses Modell das Erlernen von Programmierkonzepten, autonomer Navigation und Bildverarbeitung auf einer stabilen und zuverlässigen Plattform.
| Eigenschaft | Wert |
|---|---|
| KI-Leistung | 40 TOPS |
| Anwendung | Bildung, Studium, Hobby |
| Gewicht | ca. 19.6 kg |
Terra Robotics
https://terra-robotics.de/
mail@terra-robotics.de
Zeißstraße 10,
32584 Löhne
Deutschland
Abmessungen (stehend) 70 × 31 × 40 cm
Abmessungen (hockend) 76 × 31 × 20 cm
Gewicht (mit Akku) ca. 15 kg
Maximale Geschwindigkeit bis 3,7 m/s
Nutzlast bis 12 kg
Akku Standard 8 000 mAh / optional 15 000 mAh
Betriebszeit 2 – 4 Stunden
Spannung 28 – 33,6 V
Drehmoment pro Gelenk bis 45 N·m
Sensorik 4D LiDAR L1, HD-Kamera, Kraftsensoren (optional)
Konnektivität Wi-Fi 6, Bluetooth, 4G / eSIM
Steigfähigkeit bis 40 °
Material Hochfestes Aluminium und Kunststoff Komposit
Software ROS, Unitree SDK, Python, C++ Integration
Updates OTA / Cloud-basiert
Temperaturbereich −10 °C bis +45 °C
Der Unitree Go2 EDU ist der ideale Begleiter für Forschung, Lehre und Entwicklung. Er kombiniert modernste Sensorik, starke Motorleistung und offene Programmiermöglichkeiten in einem kompakten, robusten Design. Mit ihm lassen sich komplexe Bewegungen, KI-Anwendungen und autonome Abläufe praxisnah umsetzen.
Mit seinem 45 N·m starken Motor bewegt sich der Go2 EDU flüssig und stabil über verschiedenes Terrain. Das 4D-LiDAR-System ermöglicht eine 360°-Umgebungserkennung, während das Side-Follow-System 2.0 präzise Personenbewegungen erkennt und folgt. Bis zu 4 Stunden Laufzeit, verbesserte Rechenleistung und Cloud-Updates sorgen für maximale Effizienz und Langlebigkeit.
Der Go2 EDU ist vollständig programmierbar und unterstützt Python, C++ und ROS. Eigene Bewegungsabläufe, Sensordaten und KI-Algorithmen lassen sich individuell entwickeln und testen. Erweiterbar mit Jetson Orin-Modulen, Dockingstation und WebRTC-Streaming, ist er eine vielseitige Plattform für jede Entwicklungsumgebung.
Der Go2 EDU von Unitree ist die Entwicklungs- und Forschungsplattform für moderne Robotikprojekte. Er bietet offene Schnittstellen für KI- und Bewegungssteuerung, ein robustes Design und modernste Sensorik. Mit seiner Kombination aus Leistung, Präzision und Erweiterbarkeit eignet sich der Go2 EDU perfekt für Universitäten, Labore, Start-ups und Unternehmen, die Robotik praktisch erlernen und erforschen wollen.
Der Unitree Go2 EDU Roboterhund eignet sich für Forschung, Lehre, Robotiklabore, Hochschulen, Schulen, Start-ups, KI-Entwicklung, mobile Autonomie, Industrieinspektion, Geländeinspektion, Campus-Patrouillen, Lagerüberwachung und Prototyping. Terra Robotics positioniert den Unitree Go2 EDU besonders für Anwender, die einen programmierbaren Quadruped für reale Testumgebungen, Sensordaten, autonome Navigation und KI-Workflows benötigen.
Der Unitree Go2 EDU ist stärker auf Forschung, Lehre und Entwicklung ausgelegt als der normale Unitree Go2. Im Vordergrund stehen offene Schnittstellen, vollständige Programmierbarkeit, Zugriff auf Sensordaten, ROS-, Python- und C++-Integration sowie die Möglichkeit, eigene Bewegungsabläufe, KI-Algorithmen und autonome Navigationsfunktionen zu entwickeln und zu testen.
Terra Robotics führt den Unitree Go2 EDU in mehreren Varianten, darunter EDU Standard, EDU Plus, EDU Plus 3D (360) und EDU Plus 3D (XT16). Die Varianten unterscheiden sich vor allem bei Rechenleistung, Sensorik und Erweiterungsmöglichkeiten. Für einfache Lern- und Entwicklungsprojekte kann der EDU Standard ausreichen, während Plus- und 3D-Varianten für anspruchsvollere Robotik-, KI- und Wahrnehmungsprojekte relevanter sind.
Der Unitree Go2 EDU unterstützt laut Terra Robotics ROS, Unitree SDK, Python und C++. Dadurch können Entwickler, Studierende und Forschungsteams eigene Softwaremodule, Bewegungsabläufe, Sensordatenverarbeitung, autonome Funktionen und KI-Anwendungen direkt auf oder mit der Roboterplattform umsetzen.
Der Unitree Go2 EDU nutzt je nach Konfiguration unter anderem 4D LiDAR L1, HD-Kamera, IMU-Sensoren, Ultraschallsensoren, ToF-Sensoren und optional Kraftsensoren. Diese Sensorik unterstützt Umgebungserfassung, Hindernisvermeidung, Echtzeit-Kartierung, autonome Navigation, Sensorfusion und Datenerhebung für Robotik- und KI-Projekte.
Der Unitree Go2 EDU ist für Universitäten und Robotiklabore interessant, weil er eine reale vierbeinige Roboterplattform für praxisnahe Forschung bietet. Studierende und Entwickler können Themen wie autonome Navigation, Bewegungssteuerung, KI-gestützte Wahrnehmung, Sensorfusion, Sim-to-Real-Validierung, Mensch-Roboter-Interaktion und mobile Datenerfassung direkt an einem physischen Roboterhund testen.
Wichtige technische Eckdaten des Unitree Go2 EDU sind laut Terra Robotics Abmessungen von 70 × 31 × 40 cm im Stand, bis zu 3,7 m/s maximale Geschwindigkeit, bis zu 12 kg Nutzlast, 2 bis 4 Stunden Betriebszeit, bis zu 45 N·m Drehmoment pro Gelenk, Steigfähigkeit bis 40°, Wi-Fi 6, Bluetooth, 4G/eSIM, OTA-Updates und ein Temperaturbereich von −10 °C bis +45 °C.
Ja, der Unitree Go2 EDU kann über seine API- und Schnittstellenumgebung Sensordaten, Bewegungsparameter und LiDAR-Informationen exportieren. Das ist besonders wichtig für Forschungsprojekte, Simulationen, Datensatzaufbau, Benchmarking, autonome Navigation, KI-Modelltraining und die Auswertung realer Robotikversuche.
Der Unitree Go2 EDU kann je nach Projekt mit passenden Erweiterungen geplant werden, darunter Jetson-Orin-Module, Dockingstation, WebRTC-Streaming, optional stärkere Akkus und je nach Variante erweiterte LiDAR-Konfigurationen. Dadurch lässt sich der Roboterhund von Terra Robotics an Entwicklungsumgebungen, KI-Projekte, Remote-Tests, Edge-Inferenz und mobile Robotik-Workflows anpassen.
Der Unitree Go2 EDU kann bei Terra Robotics gekauft, geleast oder als individuelle Projektlösung angefragt werden. Kauf eignet sich für Hochschulen, Labore und Unternehmen, die den Roboterhund dauerhaft einsetzen möchten. Leasing bietet planbare monatliche Kosten, während eine Projektanfrage besonders bei Schulung, Installation, Zubehörplanung, KI-Integration, Forschungsprojekten oder mehreren Robotiksystemen sinnvoll ist.
Der Unitree Go2 EDU ist ein leistungsfähiger Roboterhund (Quadruped), der speziell für Robotikprojekte mit Entwicklungsfokus ausgelegt ist. Im Vergleich zu klassischen „Demo-Robotern“ steht beim Go2 EDU die vollständige Programmierbarkeit im Vordergrund: Bewegungslogik, Sensorik, autonome Navigation und KI-Workflows lassen sich praxisnah testen, messen und iterativ verbessern. Damit ist der Unitree Go2 EDU besonders geeignet für Universitäten, Labore, Start-ups sowie Unternehmen, die einen Roboterhund für Forschung, Bildung oder Prototyping im Bereich Mobile Autonomie einsetzen möchten.
Ein vierbeiniger Roboter ist dort im Vorteil, wo Räder schnell an Grenzen stoßen: wechselnde Untergründe, Kanten, Schotter, Wiesen, Treppenbereiche oder unübersichtliche Indoor-Flächen. Der Go2 EDU kombiniert dynamische Fortbewegung mit moderner Umgebungserfassung und offenen Schnittstellen, sodass Sie reale Datensätze erzeugen und Algorithmen unter echten Bedingungen validieren können – ein wichtiger Schritt, um Sim-to-Real-Lücken zu reduzieren und robuste Systeme aufzubauen.
Für Robotikforschung und Ausbildung ist Planbarkeit entscheidend. Der Unitree Go2 EDU bietet kompakte Abmessungen und praxisrelevante Leistungsdaten, die sich gut in Labor- und Testumgebungen integrieren lassen:
Diese Daten sind nicht nur informativ, sondern treffen sehr typische Suchintentionen wie „Unitree Go2 EDU Spezifikationen“, „Roboterhund 4D LiDAR“, „Quadruped 45 Nm Drehmoment“, „Roboterhund Nutzlast 12 kg“ oder „ROS Roboterhund Python C++“.
Ein Roboterhund muss in Bewegung zuverlässig bleiben – nicht nur auf glattem Boden, sondern in realen Szenarien mit wechselnden Reibwerten und kleinen Hindernissen. Der Unitree Go2 EDU ist für flüssige, stabile Fortbewegung ausgelegt und unterstützt dynamische Bewegungsabläufe, die sich für Tests in Indoor- und Outdoor-Umgebungen eignen. Mit einer maximalen Geschwindigkeit bis 3,7 m/s lassen sich auch Szenarien abbilden, in denen Reaktionsfähigkeit und agile Richtungswechsel relevant sind, etwa bei Sicherheitsrouten, Inspektionsläufen oder Forschung zu robusten Gaits.
Für den Einsatz in komplexeren Umgebungen ist die Steigfähigkeit bis 40° besonders interessant. Dadurch können Versuche auf Rampen, in Testparcours oder in Industrieumgebungen realistischer gestaltet werden. Gleichzeitig bleibt das System handlich: Rund 15 kg Gewicht erleichtern Transport, Auf- und Abbau sowie den Einsatz in Lehrveranstaltungen, Praktika und Laboren.
Moderne KI-Robotik steht und fällt mit Perception. Der Unitree Go2 EDU setzt auf 4D LiDAR L1 und eine HD-Kamera als Basis für Umgebungserfassung, Hindernisvermeidung und autonome Navigation. In der Praxis profitieren Sie davon, wenn Sie Mapping, Lokalisierung oder sensorbasierte Entscheidungslogik entwickeln: Der Roboterhund liefert die Daten, die Sie für Sensorfusion, SLAM-nahe Workflows und robuste Navigationsstrategien benötigen.
Gerade in Forschung und Entwicklung ist es entscheidend, dass Modelle nicht nur unter Idealbedingungen funktionieren. Mit LiDAR- und Kameradaten können Sie Datensätze in realen Umgebungen erzeugen und dann testen, wie stabil Ihre Algorithmen bei Veränderungen reagieren: unterschiedliche Lichtverhältnisse, bewegte Personen, neue Hindernisse oder wechselnde Untergründe. Das unterstützt organisch relevante Themen wie „Roboterhund autonome Navigation“, „LiDAR Mapping Roboter“, „Sensorfusion Robotik“ und „Robotik Datenerfassung“.
Ein häufiger Praxis-Use-Case im Bereich Roboterhund ist das Begleiten von Personen oder das mobile Unterstützen von Teams – beispielsweise bei Demos, in großen Hallen oder bei Testläufen. Beim Unitree Go2 EDU wird ein Side-Follow-System 2.0 beschrieben, das Personenbewegungen erkennt und dem Ziel präzise folgen kann. Damit lassen sich Follow-Me-Szenarien, Assistenzrouten und Interaktions-Experimente aufbauen, ohne dass jede Bewegung manuell gesteuert werden muss.
Für Entwicklerteams ist das besonders wertvoll, weil Sie darauf aufbauen können: Tracking, Sicherheitsabstände, Zonenlogik, dynamische Routenanpassung oder das Zusammenspiel aus Navigation und Interaktion. So wird aus „Roboterhund folgt Person“ eine robuste, messbare Funktion, die sich in anspruchsvollere Pilotprojekte überführen lässt.
Der Kernnutzen der EDU-Version liegt in der Entwicklungsfähigkeit. Der Unitree Go2 EDU ist vollständig programmierbar und unterstützt ROS, Unitree SDK sowie Python- und C++-Integration. Dadurch lässt sich der Roboterhund in moderne Robotik-Stacks einbinden – von modularen Node-Architekturen bis zu Datenerfassung und reproduzierbaren Testreihen.
Für KI-Teams ist zusätzlich wichtig, dass sich die Plattform erweitern lässt. Beim Go2 EDU wird die Erweiterbarkeit mit Jetson-Orin-Modulen genannt, außerdem Optionen wie Dockingstation und WebRTC-Streaming. Damit können Sie je nach Projektziel Edge-Inferenz, Remote-Betrieb oder latenzarme Streaming-Setups abbilden – relevant für Suchbegriffe wie „Jetson Orin Robotik“, „ROS2 Roboterhund“, „WebRTC Roboter Streaming“ oder „KI Roboterhund Entwicklungsplattform“.
Auch das Thema Datenanalyse ist im EDU-Kontext zentral: Über API/Schnittstellen können Sensordaten, Bewegungsparameter und LiDAR-Informationen exportiert werden. Das unterstützt Forschungsprojekte, die auf Auswertung, Simulation, Training oder Benchmarking basieren – und macht den Roboterhund zu einem realen Datengenerator für Embodied AI.
